概述
文章目录
- 算法介绍
- 代码实现
算法介绍
- 学习记录
支撑树
- 覆盖原图的无环联通子图称作原图的一颗支撑树(生成树)
最小支撑树
- 成本最低的支撑树,而成本是各边权重的总和
割
- 顶点集V的任一非平凡子集和它的补集都构成一个割。
桥
- 如果边uv满足顶点u在子集,v在补集 则称边uv是割的跨越边,也叫做桥。
prim算法
算法原理
- 最小支撑树总是采用连接每一割的最短桥
算法实现(贪心迭代)
- 每一步迭代之前假设已经得到了最小支撑树T的一颗子树T(k) = (V(k), E(k)), 将V(k)和补集视作一个割,找到这个割的最短桥 e(k) = (v, u),然后扩展成更大的子树 T(k+1) = (V(k+1), E(k+1));
- 最初的T(1) 只包含单个顶点不包含边,所以可以从图中任意选择
代码实现
- 借鉴了优先级算法
每次T(k)扩充到T(k+1)的时候,可以将V(k)之外顶点u到V(k)的距离视作优先级,优先级更新函数就是更新新的邻接顶点的优先级,将优先级替换成对应边的权重
// 每次T(k)扩充到T(k+1)的时候,可以将V(k)之外顶点u到V(k)的距离视作优先级,优先级更新函数就是更新新的邻接顶点的优先级,将优先级替换成对应的权重
// 每次挑选优先级数最小的那个顶点 所以挑选出来权重最小的边
template <typename Tv, typename Te> struct PrimPu()
{
virtual void operator() (Graph<Tv,Te> *graph, int v, int u){
// 只针对v未发现的节点
if (graph->status(u) != UNDISCOVER) {
return;
}
// 更新父节点
g->parent(u) = v;
// 将当前顶点的优先级数更新成该边的权重
if (graph->weight(v, u) < graph->priority(u)) {
graph->priority(u) = graph->weight(v, u);
}
}
};
// 优先级搜索算法
template <typename PU> void pfs(int v, PU prioUpdater){
// 重置图状态
reset();
// 时间标签
int clock = 0;
int s = v;
// 遍历所有顶点
do {
// 所有未发现的顶点执行优先级搜索算法
if (status(v) == UNDISCOVERED) {
PFS(v, prioUpdater);
}
// 迭代到下一顶点
v = ++v%n;
} while (s != v);
}
// 连通域 优先级搜索框架
template <typename PU> void PFS(int v, PU prioUpdater) {
// 更新顶点优先级,状态
priority(v) = 0; // 最高优先级
status(v) = VISITED;
// 起点s加入遍历树中
parent(s) = -1;
// 遍历所有顶点
while(true) {
// 更新当前顶点的邻接顶点的优先级数和父级顶点
for (int w = firstNbr(s); w > -1 ; w = nextNbr(s, w)) {
prioUpdater(this,s, w);
}
// 获取尚未加入遍历树中的所有顶点中优先级数最小的顶点
int shortest = INT_MAX;
for (int w =0; w < n ; w++) {
if (status(w) == UNDISCOVERED && priority(w) < shortest) {
shortest = priority(w);
s = w;
}
}
// TODO 自定义一些事情
// 所有顶点都已经遍历过了
if (status(s) == VISITED) {
break;
}
// 更新当前顶点的状态
status(s) = VISITED;
type(parent(s), s) = TREE;
}
}
最后
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